opencv 模板匹配带角度 使用OpenCV进行模板匹配(原图-模板图)？

使用OpenCV进行模板匹配(原图-模板图)？

匹配算法有很多，比如最简单的对比原图和模板图的像素值。但是这种方法稍微有一点旋转和光照变化结果就会很差。为了改进这个，有了SAD算法。然后SAD相似的SSD。再然后是计算区域互相关性的NCC算法。以上三种算法中，SAD算法最简单，因此当模板大小确定后，SAD算法的速度最快。NCC算法与SAD算法相比要复杂得多。至于算法的过程，这三个算法都是很好理解的算法，我觉得还是自学比较好。

如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配？

目前也在进行轮廓匹配方面的研究。轮廓匹配的前提是要提取轮廓上的特征点并计算特征信息，然后根据特征信息进行匹配。提取特征点的算法有很多，经典的有SIFT，SURF，在openCV中都有实现，然后使用鲁棒性匹配算法robustMatch匹配。目前在看一篇论文《基于曲率特征的轮廓匹配算法》，讲到的匹配算法感觉比较简单，第一步是多边形逼近轮廓，来提取轮廓上的有效点；第二步是计算轮廓上有效点的曲率；第三步是比较两个轮廓曲率集的Hausdorff距离，论文中对Hausdorff距离的计算采用的了简化的方法。

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